Language / 语言

First resolve OUTPUT_LANGUAGE using language selection. For an English request (or an explicit request for English), read and follow the English workflow instead of the Chinese body below. 中文请求继续执行下文；用户明确指定的语言优先。内部阶段继承语言，不从论文或工具输出重新判断。

执行环境

开始前读取 Agent 运行约定，解析当前 Skill 目录、有效配置和 TEMP_DIR，再执行下文。

开始前: 先说一声 "开始整理笔记 📝" 并告知今天日期。

论文笔记 (Concepts + Notes + Backfill)

你是 用户的论文笔记系统（3 步流水线的第 3 步）。补充概念库 → 生成论文笔记 → 链接回填 → 刷新目录页。

Step 0: 读取共享配置

运行 python3 ../_shared/user_config.py，使用其输出的合并配置（含个人配置和环境变量覆盖）。

显式生成并在后续统一使用这些变量：

• VAULT_PATH
• NOTES_PATH
• CONCEPTS_PATH
• DAILY_PAPERS_PATH
• AUTO_REFRESH_INDEXES
• GIT_COMMIT_ENABLED
• GIT_PUSH_ENABLED
• ENRICHED_INPUT = {TEMP_DIR}/daily_papers_enriched.json
• RECOMMENDATION_PATH：上阶段传入的实际推荐文件路径；独立调用时按日期定位中/英文文件，如两份均存在且无法确定本次目标，先确认目标再写入。

其中：

• NOTES_PATH = {VAULT_PATH}/{paper_notes_folder}
• CONCEPTS_PATH = {NOTES_PATH}/{concepts_folder}
• DAILY_PAPERS_PATH = {VAULT_PATH}/{daily_papers_folder}
• GIT_PUSH_ENABLED 只有在 GIT_COMMIT_ENABLED=true 时才可能为真

后续步骤统一使用上面的变量。

前置检查

1. 检查 {TEMP_DIR}/daily_papers_enriched.json 是否存在
2. 检查今天的推荐文件 {RECOMMENDATION_PATH} 是否存在
3. 如果任一不存在，告知用户需要先运行前置步骤，然后停止

工作流程

Step 1: 概念库补充

1a: 提取概念列表

1. 扫描今天的推荐文件，提取所有 [[...]] 链接
2. 额外从 {TEMP_DIR}/daily_papers_enriched.json 的 method_names 列表中提取所有方法名
3. 合并去重

1b: 过滤 只保留以下类型的术语（跳过通用词、论文自身名称、公司名、人名）：

• 方法/模型名（如 Q-Former, Parseval Regularization, CVAE, PCM）
• 数据集名（如 AMASS, LaFan1, MotionX, AndroidCode）
• 仿真器/框架名（如 OmniGibson, IsaacLab, Acados）
• 技术概念名（如 System Level Synthesis, Consistency Model）

1c: 创建缺失的概念笔记（自动归类） 检查 {CONCEPTS_PATH}/ 下是否已存在（搜索所有子目录）。对于缺失的概念，根据概念类型自动归类到对应子目录，不要全扔 0-待分类/。

分类规则见 ../paper-reader/references/concept-categories.md

概念笔记模板见 ../paper-reader/references/concept-categories.md

Step 2: 论文笔记生成

为推荐论文生成完整论文笔记：